电信用户流失预测数据集TelcoCustomerChurnPredictionDataset-stephan
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户分析, 机器学习, 预测模型, 合同信息, 消费行为, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的合同信息、消费行为、服务使用情况等，用于预测用户流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据合同起始和结束日期推测，可能涵盖一段时间的用户行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为某个电信运营商的用户数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，涉及合同信息（contract.csv）、客户信息（customer.csv）、电话使用情况（phone_usage.csv）、费用信息（charges.csv）、服务信息（services.csv）、使用漂移（usage_drift.csv）、特征信息（features.csv）以及用户合同流失情况（customer_contract_churn.csv）。主要字段包括合同ID、客户ID、合同类型、月消费、开始日期、结束日期等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的机器学习微课程，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析和数据建模。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于电信行业用户行为分析、流失预测模型构建、客户细分等研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其在提升客户留存率、优化营销策略、个性化服务推荐等方面。
决策支持：支持电信行业的运营决策，如制定挽回流失客户的策略、优化套餐设计等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户流失预测。
此数据集特别适合用于探索用户流失的影响因素，建立预测模型，从而帮助运营商采取有效措施，降低用户流失率，提升客户满意度。
